Локальные LLM / Практическое руководство
Локальные LLM для бизнеса: от задачи до работающей инфраструктуры
Локальная LLM работает на сервере компании или в выделенном приватном контуре. Запросы, документы и история диалогов не обязаны уходить в публичный AI-сервис, а организация сама управляет моделями, доступом и журналами действий.
Коротко / Главное
- Начинать нужно со сценария и профиля нагрузки, а не с покупки максимального числа GPU.
- Класс модели, длина контекста и одновременность запросов определяют объём видеопамяти сильнее, чем общее число сотрудников.
- Production-система включает не только inference, но и контроль доступа, наблюдаемость, резервирование и процедуру обновлений.
01 / Раздел
Что входит в локальную AI-платформу
Сама языковая модель — только один слой. Пользователю нужен интерфейс, разработчикам — API, службе безопасности — правила доступа, а эксплуатации — метрики, журналирование и понятный процесс обновления.
Практичная архитектура отделяет модельный слой от данных и приложений. Это позволяет менять LLM без переделки всех интеграций и постепенно добавлять новые команды и сценарии.
- GPU-сервер или кластер с рассчитанным запасом видеопамяти.
- Inference-сервер, очередь запросов и единый шлюз моделей.
- SSO, роли, квоты, аудит и изоляция пользовательских контекстов.
- RAG-контур, коннекторы к данным и управление правами на документы.
- Мониторинг задержки, загрузки GPU, ошибок и качества ответов.
02 / Раздел
Как подобрать класс модели и GPU
Ниже — стартовые ориентиры для квантованных моделей. Это не спецификация закупки: фактическая конфигурация зависит от точности квантования, длины контекста, размера batch, требуемой скорости и резервирования.
| Класс модели | Стартовая видеопамять | Типичные сценарии |
|---|---|---|
| 8B–14B | 24–48 ГБ | Ассистент, классификация, извлечение данных |
| около 32B | 48–96 ГБ | RAG, аналитика документов, coding assistant |
| около 70B | 2×80 ГБ или эквивалент | Сложные ответы, reasoning, несколько команд |
03 / Раздел
Когда локальное размещение оправдано
On-premise подход особенно полезен, когда сотрудники работают с договорами, исходным кодом, персональными данными, внутренними регламентами или материалами, которые нельзя безусловно передавать внешнему провайдеру.
Локальная платформа также даёт предсказуемую стоимость при стабильной загрузке и позволяет глубоко интегрировать модели с внутренними системами. При редких экспериментах и резко меняющейся нагрузке облачный или гибридный вариант может оказаться практичнее.
04 / Раздел
Порядок внедрения без лишнего риска
Первый этап — выбрать один измеримый сценарий и подготовить набор реальных тестов. После этого можно сравнить модели, рассчитать нагрузку, собрать пилот и только затем зафиксировать production-конфигурацию.
- Зафиксировать пользователей, данные, качество ответа и допустимую задержку.
- Провести model evaluation на реальных, обезличенных примерах.
- Измерить VRAM, throughput и одновременную нагрузку на пилотном стенде.
- Спроектировать доступ, резервное копирование и процедуру восстановления.
- Запустить ограниченную группу и расширять контур по фактическим метрикам.
FAQ / По теме
Частые вопросы
Можно ли получить качество уровня публичных AI-сервисов?+
В узком корпоративном сценарии локальная модель с качественным RAG и правильными инструкциями может давать очень полезный результат. Универсальное качество зависит от выбранной модели, языка, контекста и критериев оценки.
Обязательно ли покупать сервер до пилота?+
Нет. Корректнее сначала проверить сценарий и модели на временной тестовой мощности, а затем зафиксировать конфигурацию закупки.
Можно ли менять модели после запуска?+
Да, если приложения работают через единый модельный шлюз и не связаны напрямую с API конкретной LLM.
Обсудим вашу
AI-инфраструктуру.
За 30 минут определим вероятный класс моделей, конфигурацию и следующие шаги для пилота.
Получить бесплатную оценку ↗